一種剔除異常點的偏最小二乘故障監(jiān)測方法剔除異常點的偏最小二乘故障監(jiān)測方法(RPLS)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過得到了廣泛應用。該方法可以實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的異常事件，并始數(shù)據(jù)中剔除異常點，以保證生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和可靠性。本文首RPLS法作過程和實現(xiàn)步驟，并針對常見的異常點類型提出了相應的處理方小二乘算法，故障監(jiān)測，異常點，穩(wěn)定性，可靠性業(yè)生產(chǎn)過程中，故障的發(fā)生是不可避免的。如果不及時發(fā)處理這些故障，可能會導致生產(chǎn)線的停機、生產(chǎn)出來的產(chǎn)品質(zhì)量下至影響企業(yè)的形象和品牌。因此，故障監(jiān)測技術(shù)和故障處理能力已偏最小二乘算法(PLS)是一種經(jīng)常被應用于故障監(jiān)測領(lǐng)域的技術(shù)。過提取輸入和輸出數(shù)據(jù)集的最大協(xié)方差方向，將高維數(shù)據(jù)集投空間中，從而提高數(shù)據(jù)的抽象程度和分類準確性。但是，在實S很好地處理這些數(shù)據(jù)，這就需要一種更加精確和健壯的方法來PLS輸出數(shù)據(jù)集中的異常點，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)測和控制。本文RPLS異二乘算法乘算法是一種基于多元統(tǒng)計分析和回歸分析的方法，它可和輸出數(shù)據(jù)集中提取最大的協(xié)方差方向，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低以提高分類準確性和抽象程度。這個方向通常稱為主成分 (PC)，它被計算為輸入X和輸出Y之間的方差協(xié)方差矩陣的最大特征wtargmaxw^Tcov(X,Y)w)XY進化，然后根據(jù)重復采樣交叉驗證技術(shù)將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試著，我們計算每個主成分的投影系數(shù)和載荷矩陣，以獲得模型參數(shù)。最后，我們可以使用這些模型參數(shù)來預測測試集并評估模型的性能。程中監(jiān)測異常事件，并從原始數(shù)據(jù)中剔除異常點，以保證生產(chǎn)定性和可靠性。它的主要思路是利用偏最小二乘算法提取輸入和輸出數(shù)據(jù)集的主成分，然后預測原始數(shù)據(jù)的異常程度。對于異常數(shù)據(jù)，將它們從生產(chǎn)過程中剔除，并通過同步監(jiān)測設備實時獲得生產(chǎn)成分向量，并將畫圖系數(shù)和載荷矩陣數(shù)計算出異常成分的分值，判斷其是否采集過程中的隨機抖動，我們可以通過在數(shù)據(jù)矩陣中加入誤差，我們可以將在數(shù)據(jù)采集過程中測量值的標準差降到。所有數(shù)據(jù)點之間的相對距離，并使用K集(可用于機械故障檢測)進行了實驗驗證。我們對比了RPLS方法和傳小二乘故障監(jiān)測方法的分類準確性和故障檢測能力。實驗結(jié)果如SMAPLS過剔除原始數(shù)據(jù)中